改訂版 Pythonユーザのための Jupyter（実践）入門（技術評論社） [電子書籍]

改訂版 Pythonユーザのための Jupyter（実践）入門（技術評論社） の 商品概要

• JupyterLabは、Jupyter Notebookをベースにして誕生し、Pythonユーザを中心に人気の高いオープンソースのデータ分析環境です。Jupyterはインタラクティブにコードを実行でき、その結果を多彩なグラフや表などによって容易に表現できます。本書では、Jupyterをこれから利用する方はもちろんのこと、すでに利用している方にとっても役立つことを目指し、実践的な活用ノウハウを豊富に交えて解説します。また、可視化に際しては、Pythonで人気のライブラリ「pandas」「Matplotlib」「seaborn」を中心に解説します。さらに、最終章では「Google Colaboratory」の使い方を紹介します。
  

• 目次

  第1章　JupyterLabを導入しよう
  1.1　Project Jupyterとは
  1.2　Anacondaを利用したPython環境の構築
  1.3　condaコマンドの使い方
  1.4　Anaconda Navigatorの使い方
  1.5　日本語フォント環境の準備
  第2章　JupyterLabの操作を学ぼう
  2.1　JupyterLabでコードを実行
  2.2　JupyterLabのインターフェイス
  2.3　JupyterLabの使いこなし
  第3章　pandasでデータを処理しよう
  3.1　pandasとは
  3.2　サンプルデータについて
  3.3　Series
  3.4　DataFrame
  3.5　さまざまなデータの読み込み
  3.6　データの前処理
  3.7　テキストデータの処理
  3.8　時系列データの処理
  3.9　基本統計量の算出
  3.10　データの結合
  3.11　データの集計
  3.12　データの可視化
  第4章　Matplotlibでグラフを描画しよう
  4.1　Matplotlibとは
  4.2　グラフの描画
  4.3　折れ線グラフ
  4.4　散布図
  4.5　棒グラフ
  4.6　ヒストグラム
  4.7　箱ひげ図
  4.8　円グラフ
  第5章　Matplotlibを使いこなそう
  5.1　グラフの構成要素
  5.2　フィギュアとサブプロットの書式設定
  5.3　グラフの軸と目盛りの設定
  5.4　凡例の設定
  5.5　線の書式設定
  5.6　色の設定
  5.7　文字列の書式設定
  5.8　描画スタイルの適用
  5.9　グラフをファイルに出力
  5.10　Matplotlibでグラフを描画する2つのアプローチ
  第6章　seabornでデータを可視化しよう
  6.1　seabornとは
  6.2　APIの概要
  6.3　グラフの描画方法
  6.4　データの関係の可視化
  6.5　カテゴリデータの可視化
  6.6　データ分布の可視化
  6.7　回帰の可視化
  第7章　seabornを使いこなそう
  7.1　ファセットの活用
  7.2　ペアグリッドの活用
  7.3　ジョイントグリッドの活用
  7.4　axes-level関数の利用
  7.5　グラフのスタイルと書式の設定
  第8章　Colaboratoryを使おう
  8.1　Colaboratoryの基本
  8.2　ファイルの読み込み
  8.3　Colaboratoryの活用
  

改訂版 Pythonユーザのための Jupyter（実践）入門（技術評論社） の商品スペック